Acknowledgement
본 프로젝트는 과학기술정보통신부 정보통신창의인재양성사업의 지원을 통해 수행한 ICT멘토링 프로젝트 결과물입니다.
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.758-760
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Study on Deep learning-based crop surface inspection automation system
딥러닝 기반 농작물 표면 검사 자동화 시스템 연구
- Kim, W.J. (Dept. of Mechanical System Design Engineering, Seoul National University of Science and Technology) ;
- Kim, S.B. (Dept. of Mechanical System Design Engineering, Seoul National University of Science and Technology) ;
- Kim, M.J. (Dept. of Mechanical System Design Engineering, Seoul National University of Science and Technology) ;
- Kim, M.J. (Dept. of Mechanical System Design Engineering, Seoul National University of Science and Technology) ;
- Kim, S.H. (Dept. of Mechanical System Design Engineering, Seoul National University of Science and Technology)
- 김우진 (서울과학기술대학교 기계시스템디자인공학과) ;
- 김승빈 (서울과학기술대학교 기계시스템디자인공학과) ;
- 김민재 (서울과학기술대학교 기계시스템디자인공학과) ;
- 김민재 (서울과학기술대학교 기계시스템디자인공학과) ;
- 김성환 (서울과학기술대학교 기계시스템디자인공학과)
- Published : 2022.11.21
Abstract
본 연구는 머신러닝의 한 종류인 YOLOv5를 이용하여 기존 육안 선별작업을 자동화 하는 기계를 설계하는 것이다. 본 연구에서는 영상촬영과 선별작업을 진행하는 컨베이어 기구와 선별 프로그램을 제작하고, 모든 표면을 검사해 사과의 품질을 3단계로 구별하는 작업을 진행하였다. 결과적으로 투입된 사과의 품질을 성공적으로 분류 하였다.
Keywords